Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking 3D multi-coil NC-PDNet MRI reconstruction

論文の概要: Benchmarking 3D multi-coil NC-PDNet MRI reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05883v1
Date: Fri, 08 Nov 2024 09:14:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:08:12.250185
Title: Benchmarking 3D multi-coil NC-PDNet MRI reconstruction
Title（参考訳）: 3次元マルチコイルNC-PDNet MRI再構成のベンチマーク
Authors: Asma Tanabene, Chaithya Giliyar Radhakrishna, Aurélien Massire, Mariappan S. Nadar, Philippe Ciuciu,
Abstract要約: 入力チャネル数が異なる圧縮データに基づいてトレーニングされた非カルテシアンプリマルデュアルネットワーク(NC-PDNet)は、1mm等方性32チャネル全体脳3D再構成に対して平均PSNR42.98dBを達成する。推測時間は4.95秒,GPUメモリ使用量は5.49GBであり,臨床研究への応用に有意な可能性を示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5195203844628558
License:
Abstract: Deep learning has shown great promise for MRI reconstruction from undersampled data, yet there is a lack of research on validating its performance in 3D parallel imaging acquisitions with non-Cartesian undersampling. In addition, the artifacts and the resulting image quality depend on the under-sampling pattern. To address this uncharted territory, we extend the Non-Cartesian Primal-Dual Network (NC-PDNet), a state-of-the-art unrolled neural network, to a 3D multi-coil setting. We evaluated the impact of channel-specific versus channel-agnostic training configurations and examined the effect of coil compression. Finally, we benchmark four distinct non-Cartesian undersampling patterns, with an acceleration factor of six, using the publicly available Calgary-Campinas dataset. Our results show that NC-PDNet trained on compressed data with varying input channel numbers achieves an average PSNR of 42.98 dB for 1 mm isotropic 32 channel whole-brain 3D reconstruction. With an inference time of 4.95sec and a GPU memory usage of 5.49 GB, our approach demonstrates significant potential for clinical research application.
Abstract（参考訳）: 深層学習は、アンダーサンプリングされたデータからMRIを再構築する大きな可能性を示してきたが、非カルテシアンアンアンダーサンプリングによる3D並列画像取得において、その性能を検証する研究が欠如している。さらに、アーティファクトと結果の画質はアンダーサンプリングパターンに依存します。この非チャート領域に対処するために、最先端の非ローリングニューラルネットワークであるNon-Cartesian Primal-Dual Network (NC-PDNet) を3次元マルチコイル設定に拡張する。流路特性と流路に依存しない訓練構成の影響について検討し,コイル圧縮の影響について検討した。最後に、Calgary-Campinasデータセットを用いて、アクセラレーション係数が6である4つの異なる非カルテシアンアンアンダーサンプリングパターンをベンチマークする。その結果, NC-PDNetは1mm等方性32チャネル全体脳3D再構成において, 入力チャネル数の異なる圧縮データを用いてトレーニングし, 平均PSNR42.98dBを実現していることがわかった。推測時間は4.95秒,GPUメモリ使用量は5.49GBであり,臨床研究への応用に有意な可能性を示唆している。

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